¿Cómo mover una columna a la primera posición en Pandas DataFrame?

Requisitos previos : Pandas

La idea básica para mover una columna en un marco de datos de pandas es eliminar la columna de su lugar actual e insertarla en la posición deseada. La biblioteca pandas ofrece muchas funciones útiles como pop() e insert() . Haremos uso de estas dos funciones para manipular con nuestro marco de datos. 

Funciones utilizadas:

• El método Pandas Pop() es común en la mayoría de las estructuras de datos, pero el método pop() es un poco diferente del resto. En una pila, pop no requiere ningún parámetro, saca el último elemento cada vez. Pero el método pop de pandas puede tomar la entrada de una columna de un marco de datos y abrirla directamente.
   

Sintaxis: DataFrame.pop(elemento)

Parámetros:

• elemento: Nombre de la columna que aparecerá en la string

Tipo de devolución: columna emergente en forma de serie Pandas

Sintaxis:

DataFrameName.insert(ubicación, columna, valor, allow_duplicates = False)

Parámetros:

• loc: loc es un número entero que es la ubicación de la columna donde queremos insertar una nueva columna. Esto desplazará la columna existente en esa posición hacia la derecha.
• Columna: la columna es una string que es el nombre de la columna que se insertará.
• Valor: el valor es simplemente el valor que se va a insertar. Puede ser int, string, float o cualquier cosa o incluso series/Lista de valores. Proporcionar solo un valor establecerá el mismo valor para todas las filas.
• Allow_duplicates: allow_duplicates es un valor booleano que verifica si la columna con el mismo nombre ya existe o no.

Acercarse:

• Módulo de importación
• Crear o cargar marco de datos
• Elimine la columna que debe cambiarse a la primera posición en el marco de datos usando la función pop().
• Inserte la columna en la primera posición usando la función insert().
• Imprimir marco de datos.

Entendamos el enfoque anterior con los siguientes ejemplos:

Ejemplo 1:

import pandas as pd
  
  
# define data
data = {'Age': [55, 20, 35, 10], 'Name': ['Rohan', 'Ritik', 'Sangeeta', 'Yogesh'], 
        'Address': ['Lucknow', 'Delhi', 'Haridwar', 'Nainital'], 
        'Phone Number': [123456789, 234567890, 3456789012, 4567890123]}
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame(data)
  
# print original dataframe
print("Original Dataframe")
display(df)
  
# shift column 'Name' to first position
first_column = df.pop('Name')
  
# insert column using insert(position,column_name,
# first_column) function
df.insert(0, 'Name', first_column)
  
print()
print("After Shifting column to first position")
display(df)

Producción:

Ejemplo 2:

import pandas as pd
  
# define data
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
  
# create dataframe
df = pd.DataFrame(data)
  
print("Original DataFrame:")
display(df)
  
# shift column 'C' to first position
first_column = df.pop('C')
  
# insert column using insert(position,column_name,first_column) function
df.insert(0, 'C', first_column)
  
print()
print("Final DataFrame")
display(df)

Producción: